\section{Wnioski}
Zbierzmy obecnie komentarze występujące w ninejszej pracy w całość. Do rozwiązania problemu ATSP najlepszym algorytmem okazała się zachłanna heurystyka. Działa ona najszybciej i zwraca najlepsze wyniki. Algorytmy przeszukiwania lokalnego pod względem jakości nie odbiegają w znaczącym stopniu od heurystyki, jednak dużo dłużej szukają lokalnego optimum. W ogólności jednak heurystyka startująca z danego punktu, działająca w sposób deterministyczny (przeglądając sąsiadów zawsze w tej samej kolejności) może rozwiązania optymalnego nigdy nie znaleźć, natomiast algorytm przeszukiwania lokalnego zawsze może wystartować z punktu leżącego na zboczu, które zaprowadzi go do ekstremum globalnego.

Porównując algorytmy Steepest i Greedy zauważamy, że mimo minimalnej tylko różnicy w kodzie, sprowadzającej się w gruncie rzeczy do dodania jednej instrukcji \texttt{break} w pętli, natura ich działania jest skrajnie różna. Algorytm Greedy dużo szybciej zmienia sąsiadów, natomiast algorytm Steepest przegląda ich dużo większą liczbę.

Z kolei algorytmy Tabu Search oraz Simulated Annealing stanowią swego rodzaju rozszerzenie dla algorytmów Steepest i Greedy. Polega ono na tym, że posiadają one mechanizmy umożliwiające wyskoczenie z lokalnego minimum. Siłą rzeczy działają one dłużej pod względem liczby kroków, ale poprzez ograniczenie liczby przeglądanych sąsiadów ich czas działania jest podobny do czasu działania algorytmów Greedy i Steepest.

Nie chcąc powtarzać bardziej szczegółowych wniosków, odsyłamy do poszczególnych punktów ninejszej pracy.